Майстер з математики машинного навчання

(Раніше - магістерська програма "Теорія статистичного навчання")

Ця спільна програма готує наступне покоління вчених для ефективного проведення фундаментальних досліджень та роботи над новими складними проблемами теорії статистичного навчання. Ця галузь є передовою для різних дисциплін математики та інформатики. Це одна з найдинамічніших галузей сучасної науки, що охоплює математичну статистику, машинне навчання, оптимізацію та теорію інформації та складності. З самого початку програми студенти співпрацюють у тематичних робочих групах та беруть активну участь у дослідженнях, навчаються у HSE та Skoltech, а також провідних світових фахівців у галузі статистики, оптимізації та машинного навчання.

Огляд програми

Ця програма стоїть на перехресті різних дисциплін сучасної математики та інформатики, включаючи статистику, оптимізацію, теорію навчання, теорію інформації, теорію складності, а також на перетині науки та інновацій у галузі сучасних інформаційних технологій. Провідні експерти HSE та Skoltech спільно надають інструктаж у цій унікальній програмі, орієнтованій на дослідження.

Студенти беруть участь в одній або декількох робочих групах (дослідницьких семінарах), де вони визначають зони фокусування для звіту про початкове опитування, а потім вирішують проблеми на стику передових досліджень та технологій у теорії статистичного навчання. Ці семінари побудовані на колективній роботі, оскільки виконувані завдання настільки складні, що їх не може вирішити одна людина. Студенти вчаться ефективно співпрацювати, об’єднуючи їх різноманітні колективні навички, компетенції та досвід для визначення успішних рішень складних питань.

Курси програми викладають провідні HSE , включаючи всесвітньо відомих науковців, таких як д-р Юрій Нестеров, д-р Денис Беломестний, д-р Дмитро Ветров, д-р Андрій Соболевський, д-р Олексій Наумов та д-р Квентін Парис. Лекції також читають професори Skoltech, включаючи д-ра Івана Оселедця, д-ра Віктора Лемпіцького, д-ра Євгена Бурнаєва та д-ра Юрія Максимова. Ця команда досить молода, але її члени вже досягли значних наукових досягнень.

Програма активно співпрацює з Інститутом проблем передачі інформації Російської академії наук, а також з відповідними факультетами МДУ та Московським фізико-технічним інститутом. Випускники продовжують працювати у великих російських та міжнародних компаніях і користуються великим попитом на їх виняткові математичні навички.

Курси HSE /Skoltech

1-й рік

Основні курси

• Сучасні методи аналізу даних: стохастичне числення
• Семінар проекту/ Семінар з інновацій
• Числова лінійна алгебра
• Сучасні методи прийняття рішень: передові статистичні методи
• Машинного навчання
• Високорозмірні статистичні методи

Вибрані курси

• Вступ до науки про дані
• Ефективні алгоритми та структури даних
• Цифрова обробка зображень
• Теорії інформації та кодування
• Глибоке навчання
• Геометричні методи машинного навчання

2 -й рік

Основні курси

• Сучасна алгоритмічна оптимізація
• Науково-дослідний семінар

Вибрані курси

• Байєсові методи машинного навчання
• Теорія випадкових матриць
• Нейробаєсівські моделі

Програма спрямована на підготовку дослідників у найбільш динамічних та затребуваних галузях, пов'язаних з математикою та інформатикою. Випускники магістерської програми можуть продовжити практичну або науково-орієнтовану кар’єру, обидві з яких популярні в одній з таких сфер:

• Проведення аналізу в галузі, консультацій, різних типів асоціацій та фондів, державних установ, банків, інвестиційних фондів тощо;
• Експертна діяльність, пов'язана з методологічним розвитком, імовірнісним моделюванням, статистичними оцінками, транспортним плануванням, оптимізацією та прогнозуванням завдань, а також розробкою ефективних методів, технологій контролю та аналізу даних у різних професійних спеціалізаціях;
• Надання технічної підтримки аналітичним та консультаційним групам, які займаються машинним навчанням, інженерним проектуванням, фінансовим аналізом, моделюванням та оптимізацією транспортних мереж;
• Участь у керівних групах аналітичних, дослідницьких та адміністративних відділів.

Випускники магістерської програми "Теорія статистичного навчання" отримають достатні інструктажі для продовження навчання та досліджень у провідних світових та російських центрах прикладної математики, математичного моделювання та інформатики, таких як Лабораторія стохастичних алгоритмів та Інститут непараметричної статистики прикладного аналізу Вейєрштрасса і стохастики та математичного факультету, Університету Гумбольдта (Берлін), Католицького університету Лувена (Бельгія), Університету Жозефа Фур'є (Гренобль), Інституту математики імені Макса Планка (Бонн), Мангеймського університету, ENSAE ParisTech (Париж) та Стеклова Математичний інститут (Москва). Крім того, багато провідних компаній, таких як Яндекс, Google, Microsoft, Bosch, Huawei та Siemens, дуже зацікавлені у експертах з таким досвідом.